Инструменты с открытым исходным кодом NVIDIA продвигают инновации в сети 6G
Инструменты с открытым исходным кодом NVIDIA, в том числе программное обеспечение для беспроводной связи Aerial и Sionna, играют ключевую роль в продвижении разработки сети 6G следующего поколения. Эти инструменты предоставляют исследователям платформу для тестирования идей, сравнения результатов и интеграции обучения ИИ с реальными беспроводными экспериментами. За последний год глобальное принятие программного обеспечения NVIDIA AI Aerial и Sionna возросло в десять раз, с более чем 1 миллионами загрузок и использованием более чем 8,000 исследовательскими и академическими учреждениями по всему миру.
Сети, управляемые ИИ, для более быстрых реакций роботов
Исследователи из Кингс-колледжа Лондона продемонстрировали, как инструменты NVIDIA могут повысить эффективность робототехники. Подключив оборудованную камерой роботизированную руку к NVIDIA Jetson AGX Orin, работающему на Sionna, они внедрили целенаправленную семантическую связь. Этот подход передает компактные описания объектов вместо полных изображений, что сокращает время выполнения задач до 52.6% в динамичных средах, таких как склады. Система также оказалась устойчивой, выявляя упавшие объекты и избегая столкновений с помощью цифрового двойника.
Улучшение приема сигнала с помощью ИИ
SoftBank интегрировала нейронный приемник в NVIDIA Aerial CUDA-Accelerated RAN (ACAR) для улучшения приема сигнала. В тестах с помехами нейронный приемник продемонстрировал до 60% более высокую пропускную способность по сравнению с обычными приемниками. Исследователи ETH Цюриха улучшили прием, настроив нейронные приемники с помощью локальных измерений, что позволило снизить частоту ошибок блоков более чем на треть.
Энергоэффективное управление сетью
С расширением сетей 6G энергоэффективность становится критически важной. Исследователи Лидсского университета разработали систему с использованием NVIDIA DGX Spark для прогнозирования спроса на сеть и руководства решениями о переходе базовых станций в режим сна. Этот подход позволил сократить потребление мощности RAN на 45.6% при сохранении соединения, демонстрируя потенциал управления энергией, основанного на ИИ, в будущих сетях.
Ускорение сетевых симуляций
Технологический центр телекоммуникаций Каталонии (CTTC) интегрировал модели радиоканала, ускоренные ГПУ, в свой симулятор 5G-LENA с использованием NVIDIA ACAR. Это нововведение сократило время симуляции с трех часов до всего лишь 10-20 минут, что позволяет быстрее оценивать проектирование и сценарии сети. Ожидается, что такие достижения упростят разработку сетей 6G.
Эти достижения подчеркивают преобразующую силу инструментов с открытым исходным кодом NVIDIA в формировании сетей 6G, ориентированных на ИИ, которые обеспечивают продвинутую связность, вычисления и сенсорные возможности.